好像是25道单选题+3道编程题 原题没有复制下来,俺只记得大致意思,大家将就着看吧 第一题: 1、有俩哥们小A和小B玩游戏,每个游戏会有奖品(用数字和字母表示),相同的奖品(拿的顺序也必须相同)才能带回家,最多能带回多少件奖品 输入 3478297 3djakl7 输出 4 第二题: 信封嵌套问题,有n个信封,每个信封有长和宽,只有长宽比另一个信封的小,才能放进去,问最多能嵌套多少个信封 输入 4
## 选择题(不全) 排序 概率生成模型 二叉树遍历顺序 矩阵知识 vim 操作 概率题 作业周转时间 平衡二叉树构造 霍夫变换 置信区间 hash table 知识 c++ vector 指针问题 ## 编程 在N中佐料中,每杯随机加三种佐料,问加佐料花钱的期望值 给定一组坐标,构成各种三角形,找到如下三角形,这个三角形的三条边盖住的整数点坐标最多 一个动态规划题,没看明白 #蔚来笔试#
刚才火速做的,职位为项目策划。 背景:二本,工商,三段实习(教育,视频运营,app宣传运营,不是大厂),四级 题目8题策划题,90分钟,考察量很大,我没写完。如果你要每题都细细写那是做不完的,略略写可能分数也和细细完部分题差不多吧不过后面那几题是15分一题,前面是10分,走质量战略可以先做后面的。 题目涉及,短视频运营策划/广告策划/私域矩阵/用户思维/自媒体账户分析。 大部分是问看法(或者名词的
决策覆盖技术属于白盒测试,它为布尔值提供决策覆盖。此技术报告布尔表达式的真/假结果。每当语句中有两个或多个结果的可能性时,如while语句,if语句和case语句(控制流语句),它被视为决策点,因为有两个结果为或。 决策覆盖率通过使用控制流图或图表涵盖代码的每个布尔条件的所有可能结果。 通常,决策点有两个决策值,一个是,另一个是,这就是为什么大多数时候结果总数是2的原因。决策覆盖率的百分比可以通过
下面是execute()方法所做的事情
本文向大家介绍Android倒计时神器(CountDownTimer),包括了Android倒计时神器(CountDownTimer)的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 Android倒计时神器 - CountDownTimer,供大家参考,具体内容如下 啥是CountDownTimer? CountDownTimer是Andorid.os包下一个谷歌为我们封装好的一个倒计时工具。我们吗、
问题内容: 对于我的研究生研究,我正在创建一个训练识别图像的神经网络。就像许多示例一样,我要比仅对RGB值进行栅格化,下采样并将其发送到网络的输入要复杂得多。实际上,我使用了100多个经过独立训练的神经网络来检测特征,例如线条,阴影图案等。更像是人眼,到目前为止,它的效果非常好!问题是我有很多训练数据。我向它展示了汽车的100多个示例。然后是一个人的100个例子。然后是100多只狗的样子,等等。这
主要内容:使用TensorFlow实现递归神经网络递归神经网络是一种面向深度学习的算法,遵循顺序方法。在神经网络中,我们总是假设每个输入和输出都独立于所有其他层。这些类型的神经网络称为循环,因为它们以顺序方式执行数学计算。 考虑以下步骤来训练递归神经网络 - 第1步 - 从数据集输入特定示例。 第2步 - 网络将举例并使用随机初始化变量计算一些计算。 第3步 - 然后计算预测结果。 第4步 - 生成的实际结果与期望值的比较将产生错误。 第5步 -
在了解了机器学习概念之后,现在可以将注意力转移到深度学习概念上。深度学习是机器学习的一个分支。深度学习实现的示例包括图像识别和语音识别等应用。 以下是两种重要的深度神经网络 - 卷积神经网络 递归神经网络 在本章中,我们将重点介绍CNN - 卷积神经网络。 卷积神经网络 卷积神经网络旨在通过多层阵列处理数据。这种类型的神经网络用于图像识别或面部识别等应用。CNN与其他普通神经网络之间的主要区别在于
深度神经网络具有独特的功能,可以帮助机器学习突破自然语言的过程。 据观察,这些模型中的大多数将语言视为单词或字符的平坦序列,并使用一种称为递归神经网络或RNN的模型。 许多研究人员得出的结论是,对于短语的分层树,语言最容易被理解。 此类型包含在考虑特定结构的递归神经网络中。 PyTorch有一个特定的功能,有助于使这些复杂的自然语言处理模型更容易。 它是一个功能齐全的框架,适用于各种深度学习,并为
递归神经网络是一种遵循顺序方法的深度学习导向算法。在神经网络中,我们总是假设每个输入和输出都独立于所有其他层。这些类型的神经网络被称为循环,因为它们以顺序方式执行数学计算,完成一个接一个的任务。 下图说明了循环神经网络的完整方法和工作 - 在上图中,,,和是包括一些隐藏输入值的输入,即输出的相应输出的,和。现在将专注于实现PyTorch,以在递归神经网络的帮助下创建正弦波。 在训练期间,将遵循模型
主要内容:卷积神经网络深度学习是机器学习的一个分支,它是近几十年来研究人员突破的关键步骤。深度学习实现的示例包括图像识别和语音识别等应用。 下面给出了两种重要的深度神经网络 - 卷积神经网络 递归神经网络。 在本章中,我们将关注第一种类型,即卷积神经网络(CNN)。 卷积神经网络 卷积神经网络旨在通过多层阵列处理数据。这种类型的神经网络用于图像识别或面部识别等应用。 CNN与任何其他普通神经网络之间的主要区别在于CNN
神经网络的主要原理包括一系列基本元素,即人工神经元或感知器。它包括几个基本输入,如:x1,x2 …… .. xn,如果总和大于激活潜在量,则产生二进制输出。 样本神经元的示意图如下所述 - 产生的输出可以认为是具有激活潜在量或偏差加权和。 典型的神经网络架构如下所述 - 输入和输出之间的层称为隐藏层,层之间的连接密度和类型是配置。例如,完全连接的配置使层L的所有神经元连接到的神经元。对于更明显的定
stacktrace示例(已消毒):
我想在pom.xml中添加一个新的依赖项。eclipse显示错误:“Missing artifact presto:presto-jdbc:jar:0.93”我试图强制更新快照。没办法。 groupId、artifactId是任意命名的吗?如何解决这个问题?(Eclipse中Maven中没有更新依赖项。)